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公开(公告)号：CN104036465A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410269695.3
申请日：2014-06-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘检测的自适应非局部均值去噪方法，该方法改进了非局部均值去噪方法中滤波参数的选取，属于图像处理中的图像去噪的研究领域；传统的非局部均值方法采用固定的滤波参数控制平滑噪声的程度，这种方式存在很多的缺点，尤其是在边缘纹理区域，对图像过度的平滑，无法较好的保留细节信息，降低了去噪性能。针对这样的问题，本方法根据边缘检测得到的边缘纹理信息，采用边缘图的距离重新度量图像块之间的相似度，从而根据设定的双重阈值，自适应选取滤波参数，最终缓和图像平滑和细节保留之间的矛盾，得到更好的去噪效果。
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公开(公告)号：CN106204461B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201510220372.X
申请日：2015-05-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像多特征融合的非局部均值去噪方法，该方法改进了非局部均值去噪方法中图像块间相似度的计算方法，属于图像处理中的图像去噪的研究领域；传统的非局部均值方法采用欧氏距离或高斯加权的欧式距离来衡量块间相似度，这种方式存在一定的缺陷，容易引入不相似图像块，累计造成误差，尤其是在纹理细节区域，无法较好地保持图像的结构信息，降低了去噪性能。针对这样的问题，本方法根据LBP纹理特征来计算图像块之间的相似度，并同时结合LBP特征和灰度特征，进行一种混合相似度计算，最终确定相似图像块的权值分配。基于图像多特征融合的非局部均值去噪方法在去噪效果上得到了显著提升。
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公开(公告)号：CN106204462A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201510220423.9
申请日：2015-05-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像多特征融合的非局部均值去噪方法，该方法改进了非局部均值去噪方法中图像块间相似度的计算方法，属于图像处理中的图像去噪的研究领域；传统的非局部均值方法采用欧氏距离或高斯加权的欧式距离来衡量块间相似度，这种方式存在一定的缺陷，容易引入不相似图像块，累计造成误差，尤其是在纹理细节区域，无法较好地保持图像的结构信息，降低了去噪性能。针对这样的问题，本方法根据LBP纹理特征来计算图像块之间的相似度，并同时结合LBP特征和灰度特征，进行一种混合相似度计算，最终确定相似图像块的权值分配。基于图像多特征融合的非局部均值去噪方法在去噪效果上得到了显著提升。
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公开(公告)号：CN106204461A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201510220372.X
申请日：2015-05-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像多特征融合的非局部均值去噪方法，该方法改进了非局部均值去噪方法中图像块间相似度的计算方法，属于图像处理中的图像去噪的研究领域；传统的非局部均值方法采用欧氏距离或高斯加权的欧式距离来衡量块间相似度，这种方式存在一定的缺陷，容易引入不相似图像块，累计造成误差，尤其是在纹理细节区域，无法较好地保持图像的结构信息，降低了去噪性能。针对这样的问题，本方法根据LBP纹理特征来计算图像块之间的相似度，并同时结合LBP特征和灰度特征，进行一种混合相似度计算，最终确定相似图像块的权值分配。基于图像多特征融合的非局部均值去噪方法在去噪效果上得到了显著提升。
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